日小型有翼天地往返机研究动向

日本为配合地面与空间站间输送物资,正加紧研制一种小型无人有翼的天地往返机“HOPE”。本文对HOPE的方案与系统要求、飞行程序、系统组成等进行了探讨。     

基于VMD-LSSVM的扇区流量短期预测

对扇区流量进行短期预测,是精准实施扇区流量优化和管理措施的前提。基于分解集成预测方法论,建立了变分模态分解-最小二乘支持向量机（Vibrational mode decomposition-least square support vector machines,VMD-LSSVM）预测模型。首先,应用变分模态分解（Vibrational mode decomposition,VMD）方法将扇区流量时序数据分解为若干个模态;然后,使用最小二乘支持向量机（Least square support vector machines,LSSVM）模型分别对模态进行预测;接着,对模态的预测结果进行加和集成,得到了最终的预测值。算例计算结果显示,针对60 min统计尺度流量时间序列,VMD-LSSVM模型在1～6 h的均等系数（Equal coefficient, EC）值为0.97,在7～12 h的EC值为0.94;与差分自回归滑动平均模型（Autoregressive integrated moving average model,ARIMA）,反向传播（Back propagation,BP...     

基于NGO-VMD和DBO-SVM的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障阶段信号微弱难以提取和识别的问题,提出利用北方苍鹰算法优化变分模态分解参数,并结合蜣螂优化算法优化支持向量机的方法进行故障提取和分类识别。首先,采用北方苍鹰算法对变分模态的最佳参数进行搜索,将信号用变分模态分解为若干个本征模态函数;然后利用峭度选取最优本征模态函数;最后将其输入蜣螂优化算法-支持向量机诊断模型中进行故障分类识别。实验结果表明,北方苍鹰算法-变分模态分解方法在迭代次数和收敛精度上均有一定的优势,采用峭度选择最优本征模态函数,包络解调分析后提取早期微弱故障信号故障特征的能力最佳;蜣螂优化算法-支持向量机诊断模型能在故障信号微弱背景下,使故障诊断分类识别率有一定的提高。该方法具有较好的故障特征提取和分类识别能力,为滚动轴承早期故障诊断提供技术支持。     

基于双近邻模式和最小二乘支持向量机的SAR景象匹配区选择

通过对景象匹配过程的分析,从模式识别的角度阐述了误匹配产生的原因.从避免误匹配的角度定义了双近邻度、最小距离以反映sAR景象的独特性和匹配的准确性,并结合反映地面景物稳定性的边缘密度,构建反映SAR景象适配性的分类特征向量.基于该分类特征向量,利用最小二乘支持向量机将SAR景象基准图子图划分为匹配正确的子图和匹配错误的子图,并由匹配正确的子图类构成sAR景象适配区.试验结果表明,提出的方法能够有效地规划出所需的SAR景象匹配区.     

基于LSSVR的模拟电路故障诊断

对基于最小二乘回归型支持向量机（LSSVR）的模拟电路故障诊断方法进行了研究。根据模型故障诊断原理,设计了LSSVR残差生成器,用遗传算法优化LSSVR参数,以残差的高阶统计量为故障特征识别电路故障。仿真结果表明：该法能有效识别模拟电路的故障,具一定的实用性。     

两款新型涡桨发动机

目前涡桨发动机市场中出现了两款新的型号：罗罗公司的RR500涡桨发动机和GE公司的沃尔特M601-80H涡桨发动机。两者的功率均在1000千瓦以下,适用于通用航空领域。两款新发动机的研制,是对现有涡桨发动机系列的有效补充,可用于不同的新机型和改型机。     

航空发动机部件性能参数融合预测

为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。     

磁控形状记忆合金动态建模及仿真研究

磁控形状记忆合金是一种新型功能材料,准确实用的动态模型的建立必然会为其进一步的应用奠定基础.然而由于其变形机理的复杂性,难以从其物理特性出发建模.因此以实验数据为基础,用最小二乘支持向量机回归建立动态模型,可以把磁控形状记忆合金动态建模问题转换为一个非线性小样本函数回归估计问题,并与BP神经网络在估计精度和泛化能力两方面进行了性能对比分析.仿真结果表明,最小二乘支持向量机在精度和泛化功能方面做到了最好的折衷,是用于磁控形状记忆合金回归分析建立其动态模型的一种很有效的方法.     

基于试验设计及支持向量机的向心叶轮结构优化设计方法

针对向心叶轮结构优化设计耗时长的难点,研究并采用了2类关键技术:其一是利用试验设计技术从大量的轮盘结构尺寸中挑选出重要尺寸作为优化设计变量,以减小优化问题规模;其二是利用支持向量机技术建立向心叶轮强度及振动分析的代理模型,以缩短分析时间.在以上研究工作的基础上建立了1种快速高效的向心叶轮结构优化设计方法.随后的1个算例表明:优化后的叶轮寿命提高4倍,优化设计时间为传统方法的1/27,具有良好的工程应用前景.      

基于相似理论的航空发动机风扇转速换算方法的改进

基于相似理论提出一种通过变指数因子计算航空发动机风扇换算转速的改进方法.收集不同公司的某型航空发动机的巡航数据建立数据样本.采用支持向量回归机方法建立指数因子与大气温度的数学模型并利用遗传算法对模型参数进行寻优,进而得到由风扇指示转速和大气温度计算风扇换算转速的变指数因子模型.使用该模型对样本数据进行计算,并把结果与定指数因子方法求解的风扇换算转速进行对比,对改进算法与定指数法换算结果进行了误差分析.结果表明:改进后的变指数因子模型计算的航空发动机风扇换算转速具有更高的精度,同时具有良好的推广泛化性能,该方法是航空发动机风扇换算转速的一种有效算法,在航空发动机性能预测也具有实际的指导意义.